上記論文に対し、日本感性工学会より、“創意があり学術的に高い価値を有するもの”として受賞された。扱うニューラルネットワークと質問応答システムへの応用”研究による。Hagiwara本研究は膨大な知識を有し、優れた思考機能を持つニューラルネットワーク型の自然言語処理システムの構築を行うものである。具体的な大きな課題としては以下の2点がある。・膨大な知識のニューラルネットワーク形式での表現本研究では近年充実してきたさまざまな大容量の言語資源に着目し、膨大な知識をニューラルネットワーク形式で統一的に表現し、さまざまな推論に活用できるようにする。・時系列処理による思考ネットワークの構築情報を時系列信号とみなすことにより、人間の思考を模擬するネットワークの構築研究を行う。Hagiwara自然言語の文書から知識を学習し、想起と推論を行う言語処理ニューラルネットワークの構築に成功した。自然言語の文が入力されると、まず前処理として、文の知識への分解と単語の深層格推定が行われる。深層格層の導入により複雑な文章の扱いが可能となった。未知の知識の扱いを可能とするため、ディジタル日本語語彙大系を用いた辞書層が導入されている。知識ベースとして電子辞書を用いる小規模なニューラルネットワークの構築に成功したことがあげられる。これらは、本申請研究に引き継がれて、さらに発展する予定である。査読付き論文4編、国際会議4編(うち1件は招待講演)の研究成果が得られている。人工頭脳工学シンポジウム(2006年)では基調講演(特別講演)を行った。Hagiwara申請者オリジナルなファジィ推論ニューラルネットワークをもとに、画像認識と画像(イメージ)から知識抽出を行えるネットワークの構築に成功した。査読付き論文6編、国際会議5編の研究成果が得られている。